Syllabus
Harmonogram kurzu:
1. Úvod, práce v RStudiu Studenti budou seznámeni s obsahem kurzu. Bude představeno programovací prostředí RStudio, zejména jednotlivé typy využívaných informací; příkazy pro ukládání a nahrávání datových souborů, jejich třídění, úpravy a základní deskriptivní analýzu; práce s proměnnými; tvorba funkcí. Studentům budou představeny hlavní výhody R oproti jiným programům a stejně tak úskalí, která mohou při práci s tímto programem nastat. Povinná literatura: Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 3 – The R Environment. Gerring, J., & Christenson, D. (2017). Applied Social Science Methodology: An Introductory Guide. Cambridge University Press. Chapter 18 – Univariate Statistics.
2. Vizualizace dat Studentům budou představeny různé způsoby vizualizace dat a výstupů kvantitativních analýz. Odhaleny budou způsoby analýzy dat právě skrze jejich vizualizaci. Studenti budou seznámeni s prohřešky, kterých by se v rámci vizualizace dat neměli dopouštět. Tvorba těchto vizualizací bude prakticky nacvičena v R. Povinná literatura: Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 4 – Exploring data with graphs. Gerring, J., & Christenson, D. (2017). Applied Social Science Methodology: An Introductory Guide. Cambridge University Press. Chapter 19 – Probability Distributions.
3. Statistická inference Bude popsána logika statistického usuzování (inference) s důrazem na splnění příslušných předpokladů. Studenti se seznámí s principem centrálního limitního teorému a osvojí si dovednosti konstruování intervalů spolehlivosti v R. Povinná literatura: Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 2 – Everything You Ever Wanted to Know About Statistics (Well, Sort of). Gerring, J., & Christenson, D. (2017). Applied Social Science Methodology: An Introductory Guide. Cambridge University Press. Chapter 20 – Statistical Inference.
4. Regresní analýza Bude charakterizována metoda regresní analýzy, která je vůdčí kvantitativní metodou v politologickém výzkumu. Důraz bude kladen na předpoklady regresní analýzy, samotné provedení analýzy a interpretaci jejích výsledků. Studenti si prakticky vyzkouší aplikaci regresní analýzy a prezentaci výsledků v tabulkové i grafické podobě v R. Studentům bude představena technika transformace dat, aby mohla být následně využita klasická regresní analýza. Povinná literatura: Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 7 – Regression. Gerring, J., & Christenson, D. (2017). Applied Social Science Methodology: An Introductory Guide. Cambridge University Press. Chapter 22 – Regression.
5. Nelineární analýza dat V některých specifických případech je třeba přistoupit k nelineární analýze dat. Studenti budou seznámeni s logistickou regresí, zejména s podmínkami aplikace, samotnou analýzou a prezentací a interpretací výsledků. Dále se zaměříme na aplikaci negativně binomické analýzy. Použití všech nástrojů bude prakticky nacvičeno v R. Povinná literatura: Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 5 – Exploring Assumptions. Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. Sage. Chapter 8 – Logistic Regression.
6. R Markdown, tvorba map Mapy mají při analýze dat stále větší význam. Studenti se proto seznámí s rolí prostorové analýzy v oblasti politologického výzkumu. Praktický nácvik pak bude proveden pomocí nástroje R Markdown, který umožňuje přímý export analýz v R Studiu do všeobecně známých textových dokumentů, PDF souborů nebo prezentací. Studenti se seznámí s praktickým využitím tohoto nástroje na příkladu tvorby pravidelného reportu pro ministra. Povinná literatura: Lysek, J., Pánek, J., & Lebeda, T. (2020). Who are the voters and where are they? Using spatial statistics to analyse voting patterns in the parliamentary elections of the Czech Republic. Journal of Maps, 17(1), 33–38. Xie, Y., Allaire, J. J., & Grolemund, G. (2018). R markdown: The definitive guide. CRC Press. Chapter 2 – Basics. (Studium zpětně po skončení semináře.)
Annotation
Předmět seznamuje studenty s pokročilými nástroji v oblasti kvantitativního politologického výzkumu, a to jak v teoretické, tak zejména praktické rovině. Vzhledem k tomu, že právě kvantitativní metody nabývají v současné politologii stále většího významu, je jejich znalost velmi cennou a v podstatě nezbytnou dovedností.
Po absolvování semináře budou studenti schopni pasivně pracovat s již existujícím výzkumem založeným na kvantitativních metodách a kriticky zhodnotit výstupy takového výzkumu. Zároveň budou dostatečně zkušení k aktivnímu využití základních statistických analytických nástrojů, jež jsou v moderní politologii nejvíce používány. Znalost programovacího prostředí R studentům navíc otevře i další možnosti práce s daty a obecně zcela určitě zvýší jejich možnosti uplatnění na trhu práce.